基于多特征随机最近正则化子空间的高光谱影像分类算法

李倩楠; 彭菲; 虞瑶

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于多特征随机最近正则化子空间的高光谱影像分类算法

更新时间：2026-08-11

- 基于多特征随机最近正则化子空间的高光谱影像分类算法
- Vol. 23, Issue 4, Pages: 25-29(2025)
- 作者机构：
  
  江苏省基础地理信息中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： P237
- Published：2025
- 稿件说明：
移动端阅览
李倩楠, 彭菲, 虞瑶. 基于多特征随机最近正则化子空间的高光谱影像分类算法[J]. 2025, 23(4): 25-29.
DOI：

李倩楠, 彭菲, 虞瑶. 基于多特征随机最近正则化子空间的高光谱影像分类算法[J]. 2025, 23(4): 25-29. DOI：

摘要

基于单一特征的随机子空间的最近正则化子空间集成算法（random eubspace based nearest regularized subspace

RSNRS）精度受限，因此设计一种基于多特征的随机最近正则化子空间（multi-meature random subspace-based nearest regularized Subspace

MFRSNRS）的高光谱遥感算法。提取高光谱遥感影像的Gabor特征、局部二值模式特征（local binary pattern

LBP）特征、拓展形态学多属性剖面（extended multi-attribute profiles

EMAPs）特征和光谱特征，利用随机子空间的集成方式构建特征子空间，基于特征子空间训练基分类器最近正则化子空间（nearest regularized subspace

NRS），并将基于分类器的输出结果进行集成得到分类结果。MFRSNRS算法在数据集Indian Pines总体精度达到92.88%，与RSNRS算法相比，总体精度提高了17.05%。在数据集Pavia University上总体精度达到78.88%，与RSNRS算法相比，总体精度提高7.73%。实验结果表明，多特征的使用具有一定的提升效果。

Abstract

关键词

Keywords

references

虞瑶,苏红军,陶旸.联合空间信息的高光谱遥感协同表示动态集成分类算法[J].遥感学报,2024(01).

杜培军,张伟,张鹏,林聪,郭山川,胡泽周.一种联合空谱特征的高光谱影像分类胶囊网络[J].测绘学报,2023(07).

虞瑶,杨锦,邱洁.随机子空间和MRF的高光谱遥感集成学习算法[J].测绘科学,2022(10).

阿茹罕,原晓斌,慕晓冬,王静怡.结合扩展多属性剖面与快速局部RX算法的高光谱异常目标检测[J].光子学报,2021(09).

程圆娥,吕志慧,袁春琦.结合随机子空间与SSAE-LR的高光谱图像分类[J].地理空间信息,2020(09).

张良培, 张立福, 编著.高光谱遥感[M].测绘出版社,2011.

童庆禧,张兵,郑兰芬编著.高光谱遥感[M].高等教育出版社,2006.

赵英时等编著.遥感应用分析原理与方法[M].科学出版社,2003.

Gan Le,Xia Junshi,Du Peijun,Chanussot Jocelyn.Multiple Feature Kernel Sparse Representation Classifier for Hyperspectral Imagery[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2018.

Hongjun Su,Bo Zhao,Qian Du,Peijun Du,Zhaohui Xue.Multifeature Dictionary Learning for Collaborative Representation Classification of Hyperspectral Imagery.[J].IEEE Trans. Geoscience and Remote Sensing,2018.

Bing Peng,Wei Li,Xiaoming Xie,Qian Du,Kui Liu.Weighted-Fusion-Based Representation Classifiers for Hyperspectral Imagery[J].Remote Sensing,2015.

Chen Chen,Wei Li,Hongjun Su,Kui Liu.Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Image Based on Kernel Extreme Learning Machine[J].Remote Sensing,2014.

Wei Li,Eric W. Tramel,Saurabh Prasad,James E. Fowler.Nearest Regularized Subspace for Hyperspectral Classification[J].IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing,2014.

Li, W.,Du, Q..Gabor-Filtering-Based Nearest Regularized Subspace for Hyperspectral Image Classification[J].IEEE journal of selected topics in applied earth observations and remote sensing,2014.

纪磊.基于空谱联合的高光谱图像分类方法研究[D].贵州大学,2020(04).

Views

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

融合影像信息的LiDAR点云多特征分类方法

Polarimetric SAR Classification of Coastal Wetland Based on SVM

基于无人机巡检的矿山边坡安全监测与预警

湖北省自然资源“一村一图”编制创新与实践

基于语义特征的多源兴趣点机器学习数据匹配方法

Related Author

叶刚

CHEN Yuanyuan

何秀凤

王静

Related Institution

郑州市规划勘测设计研究院

河海大学

中国土地勘测规划院

AI问答

⁰